只为plot命令提供一个array或者list时,matplotlib就会假设这个序列是Y轴上取值,并会自动生成X轴上的值。 由于python中范围是从0开始的,因此X轴从0开始,且长度与Y轴相同,也就是[0, 1, 2, 3] plt.plot([1, 2, 3, 4], [2, 4, 8, 16], 'ro') plt.show() 1. 2. plot命令参数可以是任意数量,...
在Python中,我们可以使用Matplotlib库来绘制折线图。 importmatplotlib.pyplotasplt plt.plot(df['Month'],df['Sales'])plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.title('Sales Trend')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 上述代码中,我们使用plt.plot()函数来指定x轴和y轴的数据,然后使用plt.xlab...
times=order_data['start_time_noday'].tolist() # 分时间区间,保证最后一位纳入标签 ticks=list(r...
plt.figure(figsize=(7,5))plt.plot(data.index,data['Sunspots'],marker='o',linestyle='-',markersize=5)plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Number of Sunspots')plt.title('Monthly Sunspots Time Plot')plt.grid(True)plt.show() 输出: 在整个数据集期间,时间图显示太阳黑子数量的每月变化。这里,太阳黑子...
title('Monthly Sunspots Line Plot') plt.grid(True) plt.show() 输出 在这里插入图片描述 现在,时间图和线图看起来几乎相同,但重要的是要注意,线图是显示两个连续变量之间关系的图的通用术语,没有任何特定的时间重点。 另一方面,时间图是线图的一种特殊形式,它专注于可视化变量如何随时间变化,时间是x轴变量。
(111)ax1.plot(order_data['order_id'],'-v',linewidth=1.5)ax1.legend(loc='upper right',frameon=False,fontsize=10)ax1.set_xlabel('时间',fontsize=10)ax1.set_ylabel('订单量',fontsize=10)ax1.set(xlim=[0,len(times)-1])ax1.set_xticks(ticks)ax1.set_xticklabels(labels,rotation=45...
plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像，不需要plt.show()如果在脚本中使用ion()命令开启了交互...
ax1.plot(sun_stock.index, sun_stock['close'], color='b', label='股价') # 设置为共用X轴的双y轴图表 ax2 = ax1.twinx() # ax2.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax2.bar(sun_stock.index, sun_stock['volume'], color='g', label='成交额', width=2)...
(x,y)ax2.scatter(x,y)f,axarr=plt.subplots(3,sharex=True,sharey=True)f.suptitle('同时共享X轴和Y轴')axarr[0].plot(x,y)axarr[1].scatter(x,y)axarr[2].scatter(x,2*y**2-1,color='g')# 间距调整为0f.subplots_adjust(hspace=0)# 设置全部标签在外部foraxinaxarr:ax.label_outer(...